TOON面向 Token 的对象表示法

一种为 LLM 提示词设计的、紧凑且人类可读的 JSON 数据模型编码方式。

什么是 TOON?

在线演练场

节省 Token 且准确率高

在跨 4 个模型的混合结构基准测试中，TOON 的准确率达到 76.4%(JSON 为 75.0%),同时所用 token 减少约 40%。

JSON 数据模型

使用与 JSON 相同的对象、数组和基本类型进行编码,支持确定性的无损往返转换。

对 LLM 友好的护栏机制

显式的 [N] 长度标记和 {fields} 字段头为模型提供了清晰的模式(schema)指引,提高了解析可靠性。

极简语法

用缩进代替大括号,并尽量减少引号的使用,兼具 YAML 般的可读性和 CSV 般的紧凑性。

表格化数组

结构一致的对象数组会被折叠为表格,字段只声明一次,行数据逐行流式呈现。

多语言生态

提供由规范驱动的 TypeScript、Python、Go、Rust、.NET 等多种语言实现。